用python给定一个大小为n的数组,找出多数元素,输入该数组并输出多数元素
时间: 2024-05-06 14:18:27 浏览: 92
多数元素指的是在数组中出现次数超过一半的元素。可以使用摩尔投票算法来解决这个问题,具体步骤如下:
1. 初始化候选元素为数组的第一个元素,计数器为1。
2. 从第二个元素开始遍历数组,如果当前元素和候选元素相等,计数器加1;否则计数器减1。
3. 如果计数器为0,重新将候选元素设置为当前元素,并将计数器设置为1。
4. 遍历完整个数组后,候选元素就是多数元素。
下面是代码实现:
```python
def majority_element(nums):
candidate = nums[0]
count = 1
for i in range(1, len(nums)):
if nums[i] == candidate:
count += 1
else:
count -= 1
if count == 0:
candidate = nums[i]
count = 1
return candidate
```
使用示例:
```python
nums = [1, 2, 3, 2, 2, 2, 5, 4, 2]
print(majority_element(nums)) # 输出 2
```
相关问题
Python给定一个大小为n的数组,找出多数元素。多数元素 是出现次数大于⌊n/2⌋的元素。你可能会认为 数组是非空的,并且多数元素始终存在于数组中。 注意,如果为数组n使用额外的存储空间,则只能得到1.5 '
可以使用摩尔投票算法来解决这个问题,时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)。
摩尔投票算法的基本思想是,假设当前元素是多数元素,遍历整个数组,如果下一个元素与当前元素相同,则计数器加1,否则计数器减1。如果计数器为0,则将下一个元素设为多数元素,并继续遍历。最终留下的元素就是多数元素。
代码实现如下:
```python
def majorityElement(nums):
count = 0
candidate = None
for num in nums:
if count == 0:
candidate = num
count += (1 if num == candidate else -1)
return candidate
```
例如,对于输入数组[1, 2, 2, 3, 2],多数元素是2,可以通过以下方式调用函数:
```python
print(majorityElement([1, 2, 2, 3, 2])) # 输出 2
```
用python 给定一个大小为n(1≤n≤1000000)且无序的整型数组,数组中可能存在相同元素,请找出该数组第k(1≤k≤n)小的元素,注意这里的第k小元素指的是按从小到大排序后的第k个位置上的元素。 输入格式: 每个输入文件为一个测试用例,每个文件的第一行给出两个正整数n和k,第二行给出n个整数,其间以空格分隔。 输出格式: 输出第k小元素的值。
好的,下面是 Python 代码实现:
```python
n, k = map(int, input().split()) # 输入 n 和 k
nums = list(map(int, input().split())) # 输入 n 个整数
left = min(nums)
right = max(nums)
while left < right:
mid = (left + right) // 2
count = sum(1 for num in nums if num <= mid)
if count < k:
left = mid + 1
else:
right = mid
print(left)
```
程序首先读入 n 和 k,以及 n 个整数。
然后使用二分查找,首先对 left 和 right 进行初始化(left 为 nums 中最小的元素,right 为 nums 中最大的元素)。在循环中,先计算出中间值 mid,然后统计 nums 中小于等于 mid 的元素个数 count,如果 count 小于 k,则说明第 k 小元素在 mid 的右侧,将 left 更新为 mid+1;否则说明第 k 小元素在 mid 的左侧或者就是 mid,将 right 更新为 mid。
循环结束后,left 的值就是第 k 小元素的值,输出即可。
需要注意的是,如果给定的数组中存在相同的元素,则需要根据题目所求的第 k 小元素的定义进行处理。本题中的处理方式是将小于等于 mid 的元素都算作 mid 的左侧元素。
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